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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.contributorALEJANDRO PIZANO MARTINEZ-
dc.creatorLUIS ORLANDO POLANCO VASQUEZ-
dc.date.accessioned2021-04-27T17:32:05Z-
dc.date.available2021-04-27T17:32:05Z-
dc.date.issued2016-11-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4691-
dc.description.abstractEn este trabajo se aborda el problema de Flujo Optimo de Potencia (FOP.) para el control terciario de micro-redes operando en modo no autónomo. El objetivo es encontrar el despacho óptimo de energía para maximizar los beneficios económicos, tal energía puede provenir de fuentes renovables, dispositivo de almacenaje o de la red de suministro principal. Para este objetivo, se plantea un modelo de optimización unificado que representa la micro-red operando en modo no autónomo. Este modelo se integra a partir de los modelos correspondientes a una red de distribución (monofásica), paneles fotovoltaicos, generador eólico, baterías para el almacenaje de energía y un parque vehicular que funciona como sistema de almacenamiento. Para los fines del presente trabajo se consideran conocidas predicciones de la demanda eléctrica, la irradiación solar y la velocidad del viento para un periodo de tiempo T. El modelo de optimización es resuelto utilizando tres diferentes algoritmos proporcionados por el toolbox de optimización de MatLab®; método de punto interior, algoritmo genético y un método de búsqueda directa. La eficiencia y eficacia de los algoritmos de FPO para control terciario se analiza y verifica por medio de su aplicación a diferentes variantes de dos casos de estudio. Algunas de estas variantes consideran datos climatológicos reales de irradiación solar y velocidad de viento de la ciudad de Almería, así como la demanda eléctrica de laboratorio 6 de CIESOL.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.subject.classificationCIS- Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales)-
dc.titleAlgoritmos de FOP. para el Control Terciario de Micro-redeses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/641550es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/33-
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3325-
dc.subject.keywordsAlgoritmos de FOPes_MX
dc.subject.keywordsControl Terciarioes_MX
dc.subject.keywordsMicro-redeses_MX
dc.subject.keywordsFlujo Optimo de Potencia (FOP.)es_MX
dc.contributor.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/40863es_MX
dc.contributor.roledirectores_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.contributor.oneHECTOR JAVIER ESTRADA GARCIA-
dc.contributor.idoneinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/104109es_MX
dc.contributor.roleonedirectores_MX
dc.description.abstractEnglishIn this work the problem of optimal power flow (OPF) for tertiary control of micro-grids operating in non-autonomous mode was addressed. The objective is to find the optimal power dispatch that maximizes the economic benefits, such power can come from renewable sources, storage device or the main supply grid. For this purpose, it was proposed a unified optimization model of microgrids operating in non-autonomous mode. This model was integrated based on the models corresponding to the distribution network(single-phase), photovoltaic panels, wind generator, batteries for energy storage and a vehicle fleet. For the purposes of the present work the predictions of the electric demand, the solar radiation and the wind speed for a period of time Tare considered to be already known. The solution of the optimization model is computed by means of using three different algorithms provided by the toolbox of optimization of MatLab®; interior point, genetic algorithm and direct search method. The efficiency and effectiveness of the OPF algorithms for the tertiary control is analyzed and verified by means of their application to different variants of two case studies. Some of these variants consider realistic climatological data of solar radiation and wind speed of the city of Almeria, as well as the electric demand of the Laboratory 6 of CIESOL.-
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